作者：何琴有机磷酸酯类化合物定量结构色谱保留相关人工神经网络
摘要：采用误差反传前向人工神经网络（ANN）,研究了35种有机磷酸酯类化合物在3种不同极性固定相上的结构与其色谱保留（QSRR）之间的定量关系。以其分子电性距离矢量（或分子拓扑指数）作为输入、色谱保留值作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性和外推能力。结果表明,ANN模型获得了比多元线性回归（MLR）模型更好的拟合效果。使用MLR模型时QSRR模型相关性受色谱固定相极性的影响,而采用ANN模型无此现象。同时,ANN模型解决了QSRR中预测维数为1时耗时较长的问题。通过ANN建模可以同时预测3种不同极性固定相上的色谱保留值,可大大缩短建模和预测所需的时间。
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